Projetos essenciais de ciência de dados para todas as empresas de comércio eletrônico
Publicados: 2020-01-20Desde o início dos anos 20, o setor de comércio eletrônico cresceu com base no crescimento dos serviços de Internet. No entanto, o crescimento impulsionado pela penetração da web pode não ajudar as empresas a permanecerem à frente da concorrência por muito mais tempo. A maior razão por trás disso é que existem muitos varejistas on-line em grande escala, bem como mercados competindo pelo mercado. Os projetos de ciência de dados de comércio eletrônico podem ser o fator diferenciador para se destacar em termos de experiência do cliente.
Mas como uma empresa de comércio eletrônico sabe em qual nicho precisa se concentrar mais? Ou qual parte da experiência do cliente precisa mudar? Bem, a única maneira de garantir que você está crescendo de forma sustentável é usar os dados que são gerados pelos seus sistemas, bem como os dados disponíveis na internet. Os insights dos dados podem ser facilmente convertidos em decisões de negócios. Alguns dos principais projetos de ciência de dados em que todas as empresas de comércio eletrônico podem trabalhar foram descritos abaixo.
Mecanismo de recomendação
Usar a ciência de dados para aprender o comportamento de compra dos clientes e prever padrões é uma ótima maneira de melhorar as vendas. Por exemplo, a capacidade de definir claramente quais marcas ou produtos são mais populares quando ocorrem picos de demanda por determinados produtos ou épocas do ano em que os clientes compram mais pode ajudar a determinar as estratégias certas.
Muitos estão impressionados com a maneira como a Amazon recomenda produtos. Não importa se você tem um grande estoque de produtos em seu site, mas não pode recomendar o produto correto para o cliente correto. Diferentes pontos de dados precisam ser considerados para a construção de um sistema de recomendação, ou seja, produtos que foram visualizados pelo comprador no passado, histórico de compras anteriores, gasto médio por pedido, categorias nas quais a compra está mais interessada e muito mais.
Todos esses dados podem ser usados para descobrir os produtos em um site que um cliente considera mais positivamente a compra. Além dessas recomendações diretas na página inicial, você também pode recomendar aos clientes determinados itens que ele já possui em sua lista de desejos, quando o preço dos itens cair.
Por exemplo, se você estiver procurando por um celular em um site de comércio eletrônico, existe a possibilidade de você querer comprar uma capa para celular também. Decidir se essa é uma possibilidade pode se basear na análise de compras anteriores ou pesquisas de dados de clientes.
Outra seção em que seu sistema de recomendação pode funcionar adequadamente é a página de checkout. Nesta página, você já tem uma ideia do que uma pessoa está comprando. Combine isso com o histórico de compras anterior e você poderá apresentar os acessórios que o comprador pode comprar ao lado de sua compra. Você também pode usar dados de pessoas que compraram aquele item específico e sugerir a ele outros produtos que os clientes compraram em combinação com aquele item.
Processamento de linguagem natural
As empresas hoje são muito mais do que apenas os produtos que vendem. Sua imagem pública é muito importante e, caso sofra um impacto, os clientes pararão de comprar deles, os investidores pararão de investir neles e os preços das ações sofrerão um grande impacto. Assim, para garantir que incidentes indesejáveis não aconteçam ou, pelo menos, para extinguir qualquer pequeno incêndio que possa explodir, as empresas ficam atentas às avaliações e comentários dos clientes.
Mas raspar os comentários dados pelos clientes não é suficiente. E se você quiser analisar cada um desses comentários individualmente, precisará contratar muitas pessoas. Uma maneira de fazer isso é construir um sistema que use o Processamento de Linguagem Natural para ler e analisar as avaliações dos clientes e marcá-las como positivas, negativas ou neutras. Então você pode ter uma equipe de relacionamento com o cliente que analisaria as críticas negativas e tentaria entrar em contato com os clientes e resolver seus problemas. Ao longo do tempo, o mesmo algoritmo também pode ser executado em análises de produtos para categorizá-los.
Modelagem do valor da vida útil do cliente
O conceito de modelagem do Customer Lifetime Value (CLV) é direto — estamos essencialmente procurando melhorar a receita gerada por um cliente em todo o ciclo de vida do cliente. Além disso, é um valor calculado que é previsto pelo histórico de compras e interação do cliente com o site de comércio eletrônico (ou qualquer outro negócio) CLV ajuda das seguintes maneiras:
- Definir objetivos para a empresa - crescimento, despesas, vendas futuras, lucro líquido, etc.
- Otimize as estratégias de marketing empresarial.
- Ajuste de campanha e propaganda.
- Decidir cross-sell e up-sell de acordo com a compra do cliente.
- O CLV ajuda a decidir o custo de aquisição de clientes, o custo de atrair clientes.
É uma das métricas essenciais que precisam ser levadas em consideração em qualquer negócio de comércio eletrônico. Ele ajuda as empresas a decidir seus gastos e saber sobre seus clientes fiéis.
Pesquisa reversa de imagem usando processamento de imagem
O que acontece quando você pesquisa imagens usando palavras-chave? São mostradas imagens associadas às palavras-chave. E o inverso? Você carrega uma imagem e obtém palavras-chave associadas a ela. Ou digamos, links para comprar o produto. Sim, muitos sites de comércio eletrônico estão usando a imagem reversa para permitir que os clientes pesquisem itens que não conhecem o nome e possuem apenas sua imagem.
Muitas vezes, você pode ver um item semelhante e não uma correspondência exata, mas o sistema só melhorará com o tempo, analisando cada vez mais imagens. Dito isso, antes de ativar esse recurso, você precisará treinar seu sistema com milhares de imagens, e esse trabalho terá que ser feito por sua equipe de ciência de dados.
Detecção de fraude
As plataformas de comércio eletrônico funcionam com margens acentuadas para se manterem a par da concorrência. No entanto, milhares de pessoas tentam aproveitar ao máximo as brechas nas políticas de retorno e a boa vontade da empresa para fraudar essas empresas. Os tipos de fraude são milhares e a única maneira de impedir isso é lendo os dados. O comportamento suspeito pode ser detectado analisando incidentes anteriores e determinados cenários, como várias devoluções de um único endereço ou várias declarações falsas de um único usuário. Muitas vezes, as pessoas usam pedidos internacionais ou diferentes endereços de envio e cobrança para escapar da detecção. Mas tudo isso pode ser capturado depois de analisar dados suficientes. Alguns dos métodos mais comuns de analisar dados e evitar fraudes são:
- Algoritmos que rodam em tempo real e alertam a equipe de segurança em caso de comportamento suspeito de algum usuário.
- Análise de dados para detectar vários casos de fraude surgindo em um único local. Nesse caso, a própria área está na lista negra.
- Análise de dados de todo o sistema para detectar anomalias e encontrar a correlação entre anomalias e fraudes.
Ter um sistema de detecção de fraudes não apenas ajuda as empresas a reduzir as perdas, mas também ajuda a construir um melhor valor de marca, construindo um nível mais alto de confiança nos clientes.
Otimização de preços
As empresas de comércio eletrônico precisam estar no topo de seu jogo. Não apenas em termos de linhas de produtos oferecidas por eles, mas também em termos de preços. Os preços precisam ser melhores do que seus concorrentes e as empresas ainda precisam ganhar dinheiro. A estratégia seguida é manter os preços agressivos (mesmo que isso signifique perder dinheiro) em determinados itens que são muito populares. E por sua vez, a margem é feita em outros produtos como acessórios ou serviços.
O ato de equilíbrio que precisa ser jogado aqui para encontrar o preço ideal para cada produto leva em consideração vários fatores e pontos de dados. Os algoritmos de otimização de preços são segredos bem guardados da maioria das grandes empresas e mesmo se você for uma pequena empresa que acabou de mergulhar no oceano do comércio eletrônico, você ainda precisa ter certeza de ter algumas estratégias básicas de otimização de preços construídas para que você ter uma maior taxa de conversão do seu tráfego orgânico e pago.
A otimização de preços usando ciência de dados inclui vários fatores, como flexibilidade de preço, sua localização considerável, atitude do cliente, preço do concorrente etc. E o algoritmo de ciência de dados prevê a segmentação do cliente para responder à mudança de preço.
Gestão de inventário
O gerenciamento de estoque é uma das principais preocupações das empresas de comércio eletrônico que estão espalhadas por grandes áreas, como um país inteiro ou um continente. Quando você tem vários depósitos, precisa se certificar de que o item com maior probabilidade de ser vendido o quanto antes esteja no depósito mais próximo do usuário que vai comprá-lo.
Fazer esses cálculos não é fácil e empresas como a Amazon aperfeiçoaram o sistema depois de analisar os dados do usuário e o comportamento sazonal ao longo dos anos. Isso é importante por vários motivos:
- As pessoas receberiam seus produtos mais rapidamente e, portanto, ficariam mais felizes com o serviço.
- As empresas de comércio eletrônico que operam com margens pequenas poderiam economizar dinheiro em custos de transporte.
- Os produtos destinados a serem vendidos em regiões específicas em uma época específica do ano podem ser comprados a granel e armazenados no armazém. Isso economizaria muito dinheiro quando comparado à aquisição de um produto por vez, à medida que os pedidos chegam.
Melhoria no atendimento ao cliente
Fale sobre qualquer negócio online e o que as pessoas mais odeiam é o atendimento ao cliente. É infinitamente difícil passar por várias rodadas de seleção de opções por meio de um sistema automatizado e, em seguida, chegar a um executivo de atendimento ao cliente, apenas para ele colocar sua chamada em espera e ser informado de que você precisará ligar depois de um dia.
As empresas que são significativamente grandes e estão tendo problemas com a retenção de clientes podem melhorar seus serviços ao cliente usando os dados que têm à mão. Isso produzirá resultados duplos. Os clientes existentes serão mantidos e você receberá publicidade gratuita quando eles recomendarem seu site para outras pessoas.
A lógica por trás disso é simples. Tudo o que você precisa fazer é analisar todo o histórico de reclamações de clientes, a resolução dada por sua equipe de atendimento ao cliente e se o cliente ficou satisfeito com os resultados. Depois de fazer isso, você pode identificar os pontos de dor precisos e os problemas mais comuns.
Depois disso, você pode abordar os problemas maiores e criar um fluxo de trabalho para resolver os problemas mais comuns, para que a resolução do problema seja mais rápida e seus clientes fiquem mais satisfeitos.
Hora de trabalhar em projetos de ciência de dados de comércio eletrônico
Caso você esteja trabalhando em projetos de ciência de dados de comércio eletrônico, você já tem acesso aos dados internos, mas a coleta holística de dados requer dados internos e externos.
Os dados aumentados podem ser despejados em um data-lake ou um data warehouse que pode ser usado para fazer todas as suas análises e construir seus modelos de aprendizado de máquina. A frequência com que você atualiza os dados pode variar dependendo do que você está tentando analisar, mas ter os dados despejados em seu data lake em tempo real é a configuração mais recomendada.
No entanto, se você também precisar coletar dados de fontes externas para fazer alguma pesquisa de mercado ou executar um projeto de ciência de dados, precisará reunir uma equipe de indivíduos com experiência em web scraping. Caso contrário, você também pode contar com a ajuda de uma equipe de web scraping experiente e testada pelo tempo, como a nossa no PromptCloud.